中软国际数据治理专业服务解决方案实践

样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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统一数据模型指南 对外API规范

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数据模型修改或者删除失败 问题描述 修改/删除数据模型时，提示修改/删除失败。 处理方法 检查数据模型是否已经被指标使用。 父主题： 运营中心

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AppStage运营中心功能介绍 看板 产品运营人员能直观查看关键数据，分析产品运营过程中取得的成效和潜在问题。 数据模型 运营中心提供数据建模能力，运营人员可以新建实时数据模型和离线数据模型，也可以通过逆向数据库生成数据模型。通过提供多表关联建模整合表能力，一个数据模型可以映射多个数据表数据。

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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运维运营接口 功能介绍 获取TIE、FMA解析相关数据接口。 URI URI格式 GET https://IP:port/tools/productOperation 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://localhost:9000/tools/productOperation

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平衡的工作负载，尤其是卓越的客户体验。卓越运营支柱融合了这些优秀实践，聚焦如何正确地构建软件，高效地运维软件，持续提供卓越的客户体验，包含：组织团队、设计工作负载、大规模运营工作负载和随时间变化改进工作负载的最佳实践。 父主题： 卓越运营支柱

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运营人员业务旅程 如何新增企业 如何给企业工单分配咨询师 运营人员如何查看企业指标 如何在平台完成质量审核 如何记录企业现场汇报 运营人员如何推荐方案 如何针对本次企业诊断打分

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运营商说明 编码 中文名称 dianxin 中国电信 yidong 中国移动 liantong 中国联通 tietong 中国铁通 jiaoyuwang 教育网 pengboshi 鹏博士 qita 其它 父主题： 附录

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tCosts 查看成本分析。 查询成本数据 POST /v4/costs/cost-analysed-bills/query costCenter:costAnalysis:listCosts 查看成本分析。 管理成本 管理成本 查询成本数据分析结果 POST /v3/costs

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运营与运维 系统日志 初始化异常 父主题： 运行态使用指南

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建立数据源中数据表或数据文件的迁移任务，将源端数据迁移到运营中心，为后续业务做数据准备。 创建数据模型：运营中心提供数据建模能力，运营人员可以新建实时数据模型和离线数据模型，也可以通过逆向数据库生成数据模型。通过提供多表关联建模整合表能力，一个数据模型可以映射多个数据表数据。 新

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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模型测试 将样例数据中的测试数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理，并基于训练出的模型进行效果验证。 单击界面左下角的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集

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train_failure_data：设置为故障硬盘训练数据集，经过特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_fail_FE”。 运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数，是模型外部的配置，必须手工设置和

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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